ODS （操作数据存储） 编辑 讨论操作数据存储ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，也被称为贴源层。ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。中文名操作数据存储外文名Operational Data Store用 &nb
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2024-01-18 05:56:37
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场景：由于公司目前没有特定的产品去实现关于数据清洗，目前只能通过对应的存储过程方式来做处理。整个ETL实现流程图如下：业务提供清洗规则：具体实现方案：按照业务规则，需要对数据缺失值做清洗，对数据范围值域做清洗，非数值清洗，非日期值做清洗，包括空格清洗做相应处理。对需要做数据清洗的表字段和特定业务校验规则，做分类标记。a）生成配置表。表结构如下： b）创建表 DATA_DEF_LONG_F 用来承载
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2024-06-05 09:01:55
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文章目录11.0 数仓搭建ODS层11.1 ODS层（用户行为数据11.1.1 创建日志表ods_log11.1.2 Shell中单引号和双引号区别11.1.3 ODS层日志表加载数据脚本11.2 ODS层（业务数据）11.2.1 活动信息表11.2.2 活动规则表11.2.3 一级品类表11.2.4 二级品类表11.2.5 三级品类表11.2.6 编码字典表11.2.7 省份表11.2.8 地
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2023-12-13 10:49:56
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1 关于HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQ
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2024-02-23 10:55:45
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应光平兄的呼声，我就勉为其难的来个扫盲文。为什么说是勉为其难？首要原因是我没有数据库分布式的实务经验，其次是在我们银行新一代核心系统建设这个背景下谈分布式数据库真的是意义不大，目前知道的解决方案在我们这类OLTP的账务交易系统中均显得不太成熟，所以实在是觉得现阶段还不值得谈太多。纠结再三，想想借这个分享的机会整理这方面的知识结构也未尝不可。我们谈数据库分布式，其核心内容无非就是数据切分（Shard
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2023-10-14 17:26:03
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将ODS层的数据通过清洗转换处理成DWD层的数据,保存成parquet格式主要工作:数据规范处理,将一些字段处理成同一的规范(时间,日期,空字符统一...)将设备id,和用户账号同时为空的记录过滤将分析用的一个关键字段缺失的记录过滤过滤时间不符合的记录将数据扁平化session分割(对App的用户两次操作的时间) 1，对于web端日志，按天然session分割，不需处理2，对于app日志，由于使用
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2024-06-08 11:05:29
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1. 引言本篇主要讲述操作数据存储（ODS）系统产生的背景、定义、特点，以及它与数据仓库的区别。2. ODS产生的背景人们对数据的处理行为可以划分为操作型数据处理和分析型数据处理，操作型数据处理一般放在传统的数据库(Database,DB)中进行，分析型数据处理则需要在数据仓库(Data Warehouse,DW)中进行。但是并不是所有的数据处理都可以这样划分，换句话说，人们对数据的处理需求并不只
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2024-06-04 13:12:59
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离线数仓-6-数据仓库开发ODS层设计要点离线数仓-6-数据仓库开发ODS层1.数据仓库开发ODS层设计要点2.ODS层用户行为日志表1.hive中复杂结构体复习1.array2.map3.struct 复杂结构4.嵌套格式2.hive中针对复杂结构字符串的练习1.针对ods层为json格式数据的练习2.用户行为日志表的设计用户行为日志表结构设计如下：3.业务表的设计-全量&增量 离线数
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2023-09-06 12:53:37
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ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。 一般在带有ODS的系统体系结构中，ODS都设计为如下几个作用： 1）在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层 一般的数据仓库应
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2023-08-05 16:39:39
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数仓分层都分哪些层？一般来说，数据仓库我们可以分为如下5层：关于数仓分层，不同的公司分的层数是不一样的，并且数仓的每一层的命名也没有一个统一的标准，比如这一层就叫这个名字，但是整体思想是一样的。ODS层：用于存放原始数据，数据不做任何修改，所以这相当于起到一个备份作用。因为在数仓建设当中，数据是最重要的，宁可多费一些磁盘空间，也要保证数据的完整性。所以即使ODS层下面所有层的表数据都没了，也是没有
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2023-07-21 23:44:05
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1、手写sql问题：连续活跃。。。-- 第一种解决方案，使用lag(向前)或者lead(向后)
select
*
from
(
select
user_id,
date_id,
lead(date_id) over(partition by user_id order by date_id) as last_date_id
from
(
sel
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2024-08-16 10:00:41
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## 数据仓库的EDW层与ODS层
在现代数据管理领域，数据仓库（Data Warehouse）是企业进行数据分析与决策的重要工具。数据仓库通常由多个层次构成，其中EDW（企业数据仓库，Enterprise Data Warehouse）层和ODS（操作数据存储，Operational Data Store）层是两个核心层次。本文将探讨这两者之间的区别及其在数据处理过程中的作用，并附上示例代码和
分层案例1.电信通讯stage层 ->bdl层 ->analysis层2.传统金融/保险ods层 ->pdm层 ->dm层3.互联网金融/电商odl层 ->bdl层 ->idl层 ->adl层尽管行业不同，套路却差不多。本次借鉴互联网分层模型，使用HIVE作为数据仓库，搭建数据平台。专业术语ODL层 （Operational Data Layer）：操作数
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2023-11-07 13:13:06
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# 数据贴源层 (ODS) 区别
## 引言
在数据仓库中，数据贴源层 (Operational Data Store, ODS) 是数据处理的重要一环。ODS 是数据仓库中的第一层，它负责处理和存储来自各个数据源的原始数据。
本文将详细介绍数据贴源层 (ODS) 的概念和作用，并通过代码示例来说明 ODS 和其他数据仓库层的区别。
## 什么是数据贴源层 (ODS)？
数据贴源层 (O
原创
2024-01-09 20:45:08
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# Hive ODS层 数据格式
在大数据领域中，Hive是一个用于处理结构化数据的开源数据仓库解决方案。在Hive中，ODS（操作数据存储）层是一个常见的数据处理层，用于存储原始的操作数据。在本文中，我们将介绍Hive ODS层的数据格式，并提供带有代码示例的科普。
## ODS层的作用
ODS层是数据处理过程中的第一层，主要用于存储原始的操作数据。它通常包含多个数据表，每个表代表一种业务
原创
2023-12-28 03:59:21
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1. Hadoop简介基于Java开放的，具有很好的跨平台特性Linux平台核心： 分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）顺序读写 分布式并行编程模型MapReduce其他重要组件： Hive：Hadoop上的数据仓库（架构在MapReduce之上），可以支持SQL语句 HBase：Hadoop上的非关系型的分布式数据库，随机读写——面向列的存储（实
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2023-09-22 12:42:09
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在数据仓库的建设中，如何选择合适的数据库用于整体架构中的ODS（操作数据存储）非常关键。本文将通过分步解析，从环境配置到生态集成，详细记录这个过程。
## 环境配置
首先，选择数据仓库ODS时，我们需要配置合适的环境。这里以常见的数据库如 PostgreSQL、MySQL 和 MongoDB 为例，列出基础环境配置。
1. **选择数据库**
| 数据库 | 类型
常用字段AutoField映射到数据库中是int类型，可以有自动增长的特性。一般不需要使用这个类型，如果不指定主键，那么模型会自动的生成一个叫做id的自动增长的主键。如果你想指定一个其他名字的并且具有自动增长的主键，使用AutoField也是可以的。BigAutoField64位的整形，类似于AutoField，只不过是产生的数据的范围是从1-9223372036854775807。Boolean
数据仓库中的数据表，往往是分层管理、分层计算的；所谓分层，具体来说，就是将大量的数据表按照一定规则和定义来进行逻辑划分；ADS层： 应用服务层DWS层：数仓汇总层DWD层：数仓明细层ODS层：操作数据（最原始的数据）层 -- 贴源层DIM层：存储维表ODS层：对应着外部数据源ETL到数仓体系之后的表！DWD层：数仓明细层；一般是对ODS层的表按主题进行加工和划分；本层中表记录的还是明细数据；DWS
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2023-08-10 20:00:07
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一、如何分层结合Inmon和Kimball的集线器式和总线式的数据仓库的优点，分层为ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/app ODS层是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一，脏数据的去除等，但是数据的粒度是不会变化的。ODS层的数据可以只保留一定的时间。 MID中间层是采用Inmon集线器架构的方
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2023-09-05 10:13:54
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